人民幣在岸與離岸市場之間的波動溢出效應及時變相關性研究
——基于“8．11”匯改前后數(shù)據(jù)

馬 宇，張莉娜

(山東工商學院 金融學院，山東 煙臺 264005)

一、引 言

隨著中國經(jīng)濟實力增強和對外貿(mào)易量快速增加，人民幣在國際貿(mào)易結算、商品計價以及充當國際儲備方面發(fā)揮越來越重要的作用，人民幣國際化已經(jīng)成為一種發(fā)展趨勢。2016年10月1日，人民幣正式加入特別提款權(SDR)，標志著人民幣向國際化又邁進了一步。根據(jù)以往的國際經(jīng)驗，發(fā)展離岸金融市場是各國實現(xiàn)貨幣國際化的重要途徑。目前在中國資本賬戶尚未完全開放的情況下，離岸市場的發(fā)展會對人民幣國際化起到巨大的促進作用。如果驟然放開在岸市場會對整個國內金融體系形成較大的沖擊，因此放開在岸市場需要一個循序漸進的過程，而離岸市場可以為在岸市場資本賬戶的開放提供緩沖帶［1］。人民幣重要的離岸市場主要包括無本金交割遠期外匯市場(Non-Delivery Forwards，NDF市場)和香港離岸即期市場(an offshore RMB market，CNH 市場)，其中NDF市場是成立最早的離岸市場，并被用于對人民幣升貶值預期的指標，而CNH市場雖然成立相對較晚，但由于國家政策上的支持以及自身特點等，從成立之初便蓬勃發(fā)展。目前，中國在岸市場并沒有完全開放，資本流動仍舊受到一定的限制，因此離岸與在岸市場之間的匯差一直存在，促使投機者利用匯差進行套匯行為，從而給金融市場帶來一定的風險。為減少此類風險，中國通過人民幣跨境貿(mào)易結算、FDI(外商直接投資)、ODI(對外直接投資)以及RQFII(人民幣合格的境外投資者)等初步形成了人民幣離岸與在岸市場之間的回流機制，使離岸與在岸市場之間的資本流動增加，同時也加強了人民幣離岸與在岸市場之間的關聯(lián)性。2015年8月11日的匯改(俗稱“8．11”匯改)，央行放松了對人民幣中間價的干預，努力使人民幣中間價由市場的供求規(guī)律決定，即人民幣中間價更加市場化，那么“8．11”匯改對人民幣離岸與人民幣在岸市場(an official onshore market，CNY市場)之間的關系會產(chǎn)生何種影響?對于人民幣匯率中間價的改革是否起到了市場“風向標”的作用?對于這一系列問題的解答，有助于為進一步開放CNY市場提供有效地借鑒，并對人民幣國際化進程中可能遭遇的風險進行有效防范。

二、文獻綜述

國內外學者對人民幣離岸與在岸匯率之間關系的研究主要包括溢出效應、動態(tài)相關性與價格發(fā)現(xiàn)機制等方面。對于溢出效應方面，闕澄宇和馬斌從非對稱性角度，基于2010年10月8日至2014年8月5日數(shù)據(jù)運用VAR-GJR-MGARCH-BEKK模型，對CNY、CNH、NDF與DF(人民幣在岸遠期匯率)之間的均值溢出與波動溢出之間的大小關系進行研究，結果顯示:CNY與 CNH、NDF之間，DF與 NDF之間的波動溢出效應均存在非對稱性，除了CNY對CNH的均值溢出效應大于波動溢出效應外，在其余的離岸匯率與在岸匯率的組合中(NDF與DF、CNH與DF)，均是離岸匯率對在岸匯率的均值溢出效應大于波動溢出效應［2］。朱孟楠等通過構建溢出指數(shù)的方式，采用2011年10月11日至2016年2月1日數(shù)據(jù)，對CNY、CNH、NDF三者之間的非時變溢出效應以及時變溢出效應進行研究，結果表明:NDF市場對CNY市場以及CNH市場均具有較強的溢出效應，而CNY市場對CNH市場的溢出效應較弱，其它市場之間不存在溢出效應［3］。對于動態(tài)相關性方面，修晶和周穎基于2006年8月23日至2012年12月 24日數(shù)據(jù)，采用 DCC-MVGARCH模型，對CNY、CNH與NDF三個市場之間的動態(tài)相關關系進行研究，得出CNY、CNH與NDF市場之間的動態(tài)相關性不斷增強，且信息傳遞較快［4］。Cheung和Rime基于2010年9月27日至2013年8月27日的數(shù)據(jù)，利用VECM模型對CNY、CNH兩個市場之間的動態(tài)相關性進行了研究，結果表明:CNY與CNH市場之間存在動態(tài)相關關系，并且CNH對CNY的影響逐漸增強，同時CNH對CNY市場具有預測作用［5］。對于價格發(fā)現(xiàn)機制方面，Ding等基于 2009年9月至2011年6月數(shù)據(jù)，采用VAR模型做了研究，結果發(fā)現(xiàn)CNH市場與CNY市場之間并不存在引導關系，即相互之間不存在價格發(fā)現(xiàn)，但是 CNY市場與NDF市場存在相互引導關系［6］。劉雅梅采用格蘭杰因果檢驗，對遠期匯率之間的價格發(fā)現(xiàn)機制進行研究，其中劉雅梅對在岸不同期限的遠期與不同期限的NDF之間的價格發(fā)現(xiàn)關系進行研究，發(fā)現(xiàn)在岸遠期中的中期期限對NDF市場具有價格發(fā)現(xiàn)功能，而NDF中的長期期限對境內遠期市場具有價格發(fā)現(xiàn)功能［7］。

此外，也有學者從定價權角度研究人民幣離岸與在岸市場的相互影響的關系。在對CNY、CNH和NDF三個市場之間定價權的研究方面，伍戈和裴誠發(fā)現(xiàn)CNY市場仍舊具有本土信息優(yōu)勢，即CNY市場仍舊擁有定價權［8］。葉亞飛和石建勛基于2011年6月27日至2016年1月29日數(shù)據(jù)，通過DCCGARCH模型，得出相反的結論，即CNY已不是人民幣市場匯率完全的定價中心［9］。李政等采用2011年6月27日至2016年9月30日數(shù)據(jù)，通過滾動協(xié)整跡檢驗，從統(tǒng)計和經(jīng)濟顯著性兩個角度，對三個市場之間定價權進行研究，得出更詳細的結論，即離岸與在岸人民幣外匯市場的一體化聯(lián)系具有較強的時變性，且即期市場的一體化水平較高;在岸市場具有即期定價權與遠期定價權，而離岸市場只具有遠期定價權，但2016年3月以后，離岸市場正在逐步取代在岸市場擁有即期定價權［10］。

綜上可知，對人民幣離岸與在岸之間關系的研究，由于所使用的研究方法、變量的選取、數(shù)據(jù)的處理以及所取數(shù)據(jù)的時間段不同，得出的結論也不盡一致。通過對以上相關文獻的梳理可發(fā)現(xiàn)以下兩點不足:第一，由于“8．11”匯改距離目前的時間較短，現(xiàn)有文獻采用“8．11”匯改為分界點的研究較少，而“8．11”匯改是一次“里程碑”式的匯改，對在岸人民幣匯率進一步市場化尤為重要。第二，在岸人民幣匯率變量選取主要采用的是人民幣匯率中間價，雖然選用人民幣匯率中間價作為研究對象有很好的政策作用，但相對單一，并不能完全代表在岸人民幣匯率，而且人民幣匯率收盤價與人民幣中間價之間的存在一定價差，且兩者之間價差在2011年9月之后開始逐漸增大，這與央行擴大人民幣即期匯率的雙向波動幅度，并進一步推動人民幣匯率機制改革是分不開的。因此，本文將在已有研究的基礎上，采用格蘭杰因果檢驗以及DCC-MVGARCH-BEKK模型，以“8．11”匯改為分割點，研究“8．11”匯改前后人民幣離岸與在岸市場之間的波動溢出效應與時變相關性。

三、人民幣離岸與在岸市場之間的關系分析

CNH市場自2010年成立之初便蓬勃發(fā)展。2009年以來，人民幣在香港貿(mào)易結算中所占比重以及存款比重都快速上升，目前人民幣在香港已經(jīng)成為除港幣與美元外的第三大貨幣。對于離岸人民幣來說，香港已經(jīng)成為全球最大的人民幣資金池以及人民幣跨境貿(mào)易結算的主要平臺，這些都為CNH市場的發(fā)展提供了重要基礎。NDF市場也是一種離岸市場，成立于1996年，最先開始于新加坡，后來發(fā)展到香港、紐約以及倫敦等地，目前新加坡和香港為其最大市場。NDF市場最初是基于境外投資者對人民幣風險管理與對沖的工具而成立的，后來隨著CNH市場的建立與快速發(fā)展，投資者對于人民幣匯率風險對沖工具的選擇更加多樣化，NDF市場交易額隨之下降很多，但NDF市場作為最先建立的人民幣離岸市場，其體制方面更加成熟和完善。離岸市場主要具有以下特點:寬松的監(jiān)管、充分的競爭、較低的交易成本以及較高的市場開放度。CNY市場屬于在岸市場，成立于1994年，是 CNY、CNH以及NDF三個市場中成立最早且規(guī)模最大的市場。CNY市場自成立之初，便受到央行的管制，其波動主要受央行政策影響。近年來，央行通過多次匯改進一步推進人民幣匯率形成機制市場化，“8．11”匯改是繼2005年7月21日的匯改以來央行對人民幣匯率形成機制的一次重要改革，這次匯改使人民幣中間價進一步市場化，能夠更加真實地反映即期外匯市場的供求關系。雖然CNY的市場化程度在逐步提高，但中國目前是有管理的浮動匯率制度，其波動仍受到一定限制。離岸市場匯率波動自由，在受到來自市場的沖擊以后，波動會比在岸市場更加劇烈。加上對于CNH市場與NDF市場來說，投機需求較大，因此對于市場沖擊的波動相比CNY市場來說也會更加劇烈。

CNY、CNH以及NDF三個市場之間雖然存在監(jiān)管程度、規(guī)模等方面的差異，但是由于它們均是以人民幣為標的物的交易市場，因此人民幣離岸與在岸市場之間也必然存在一定的聯(lián)系，從而產(chǎn)生一定的波動溢出效應與時變效應。第一，當市場預期與實際經(jīng)濟不相符時，匯率會迅速對經(jīng)濟預期做出反應。由于國外投資者對于人民幣匯率走勢的預期與中國央行并不完全一致，當市場受到來自境外信息的影響時，離岸市場與在岸市場均會做出反應，但是由于CNY市場尚未實現(xiàn)完全市場化，因此相對管制較少的離岸市場而言，反應較慢且較遲緩，離岸市場對于來自境外信息的反應會通過跨境貿(mào)易結算以及投資者對于人民幣預期的不同而相應的傳導至CNY市場。對于來自境內市場的信息，離岸與在岸市場同樣會做出反應，但是由于信息發(fā)生在境內，反應將會從CNY市場傳導到離岸市場。第二，由于CNY市場與CNH市場之間的流動性以及匯差的存在，導致CNY市場與CNH市場之間發(fā)生套匯行為，但是兩個市場之間由于存在隔離，使CNY市場與CNH市場之間不能直接進行套匯交易，根據(jù)利率平價理論，可以通過無本金交割遠期外匯交易市場操作進行套匯行為，從而導致離岸與在岸產(chǎn)生聯(lián)系，套匯行為最終使離岸與在岸市場匯率趨于相同。“8．11”匯改后，人民幣在岸市場變得更加開放，尤其是對于人民幣中間價來說，隨著匯改后在岸人民幣匯率的市場化程度提高，由于離岸與在岸市場的“此消彼長”，使CNH市場的影響力也逐漸下降，并且隨著CNH市場的不斷發(fā)展與完善，NDF市場也逐漸趨于邊緣化，因此匯改從某種程度上改變了這三個市場之間的相互波動溢出關系與聯(lián)動關系。

四、模型的設定

(一)波動溢出效應模型(GARCH-BEKK模型)

在當今經(jīng)濟全球化下，市場之間的聯(lián)系也變得越來越密切，使得市場之間的波動溢出效應更加明顯。多元GARCH模型可以很好地對市場之間的溢出效應進行描述，彌補了一元GARCH模型的不足。多元GARCH模型有對角 VEC和 BEKK等形式，其中BEKK形式使用最廣泛，因為它不僅能夠保證方差矩陣的正定性而且也不用估計太多參數(shù)。

本文采用 Engle和 Kroner提出的 MVGARCHBEKK(p，q)模型進行研究，該模型的一般形式為［11］:

其中，C 為上三角矩陣，Ai、Bj為方陣。由于二元BEKK形式不用估計太多參數(shù)，具有較好的經(jīng)濟解釋意義，因此本文采用分析在岸市場匯率與離岸市場匯率兩兩變量之間的波動溢出效應來進行研究。當 n=2，p=1，q=1 時，Ht，C，Ai，Bj分別為:

將式(2)帶入式(1)并展開為:

其中，h11，t為 t時刻市場1 序列的條件方差，h22，t為 t時刻市場2 序列的條件方差，h12，t=h21，t為 t時刻兩個市場序列的條件協(xié)方差。和a222分別表示兩個市場自身的ARCH效應，即市場自身波動的波聚性;和分別表示兩個市場自身的GARCH效應，即市場自身波動的持續(xù)性;和(m=1，2;n=1，2) 表示市場m對市場n的ARCH型和GARCH型的溢出效應。在條件殘差向量εt服從二元正態(tài)分布的假定下，給定T個樣本，待估計參數(shù)向量 θ，MGARCH-BEKK(1，1)的模型對數(shù)似然函數(shù)為:

檢驗兩個市場之間存在波動溢出效應與否，可以通過檢驗系數(shù) a12，a21，b12，b21是否顯著異于 0。

假設1:市場1與市場2之間不存在相互的波動溢出效應，即H0:a12=b12=0;a21=b21=0。

假設2:不存在市場1向市場2的波動溢出效應，即 H0:a12=b12=0。

假設3:不存在市場2向市場1的波動溢出效應，即 H0:a21=b21=0。

(二)動態(tài)相關系數(shù)模型(DCC-MVGARCH模型)

DCC模型是2003年提出的，是 MVGARCH模型的另一種形式，是對 CCC-MVGARCH模型的改進，其假定相關系數(shù)為不隨時間改變的常數(shù)，此假定很難達到，DCC模型的最大特點是可以很好地刻畫波動的時變性，經(jīng)濟含義十分明確。Sheppard和Engle提出對DCC模型的估計分為兩步:第一步是對每個變量進行GARCH模型估計，第二步再利用參數(shù)標準誤將前一步所估計的收益殘差進行標準化來對動態(tài)條件相關系數(shù)模型的參數(shù)進行估計［12］。具體的模型建立如下:

其中，式(8)表示n個收益率變量服從均值為0、方差為Ht的多元正態(tài)分布，It－1為t－1時期的信息集，Ht為殘差序列的方差矩陣。式(9)中，Dt=，是2×2階對角矩陣，對角線第i個元素為為時變相關系數(shù)矩陣，表示變量之間隨時間變動的動態(tài)相關關系，其中ρii，t為動態(tài)條件相關系數(shù)。式(10)為Rt的結構式，式(11)中α和β為DCC模型的待估計參數(shù)，其中α表示現(xiàn)有的信息對下一期波動性的影響程度，α值越大表明對新信息的敏感程度越高，β表示現(xiàn)有的波動趨勢在未來的消失速度，表示持續(xù)性的特征，其中α≥0，β≥0，α+β＜1。

在獲取單個變量的GARCH模型參數(shù)之后，計算標準化殘差序列的協(xié)方差矩陣，GARCH模型中標準化殘差為對式(8)～(11)進行極大似然估計，然后對在第一步中所獲取的各個參數(shù)，代入式(12)進行極大似然估計，來獲取DCC的參數(shù)值:

其中φ為在第一步中所得到的各個變量的GARCH模型的參數(shù)，經(jīng)過式(12)的極大似然估計之后，便可得到α與β的值，然后將α與β的值代入式(10)和式(11)，估計出 Rt，得到 ρii，t的值，即動態(tài)相關系數(shù)，公式表示為:

五、數(shù)據(jù)與變量關系分析

(一)數(shù)據(jù)說明

本文選取人民幣在岸即期匯率中間價、人民幣在岸即期匯率收盤價作為人民幣在岸市場的變量，選取香港離岸人民幣匯率收盤價、無本金交割遠期外匯交易價格作為人民幣離岸市場的變量，這些變量具體波動如圖1所示。

圖1 各市場人民幣匯率時序圖

從圖中可以看出，”8．11”匯改之后，各個市場匯率均呈現(xiàn)貶值趨勢，在“8．11”匯改的當天，中國外匯交易中心公布美元兌人民幣的中間價為6．229 8元，相較前一日下調了1 136個基點，貶值幅度為1．86%;相較前一日收盤價6．209 7元貶值 200個基點，貶值幅度為0．32%。這次央行對中間價的調整，是一次性對市場匯率點差的校正。由圖1還可以看出，各序列均是不平穩(wěn)的，因此為了消除數(shù)據(jù)的不平穩(wěn)性，本文選用各個匯率的收益率來進行研究，計算公式如下:Ri，t=100 × (lnPi，t－ lnPi，t－1) ，其中Ri，t表示市場 i在第 t日的收益率，Pi，t表示市場 i在第 t日的價格，Pi，t－1表示市場 i在第 t－ 1 日的價格。為了方便起見，本文選用符號CNY1、CNY2、CNH與NDF分別表示人民幣在岸即期匯率中間價收益率、人民幣在岸即期匯率收盤價收益率、香港離岸人民幣匯率收盤價收益率與無本金交割遠期外匯收益率，其中NDF數(shù)據(jù)選取的是交易最為活躍的12月期收盤價的收益率。數(shù)據(jù)樣本的時間跨度為2012年1月4日至2017年6月11日，去除國內外節(jié)假日不同以及休市等時間的數(shù)據(jù)，最后得到1 235組數(shù)據(jù)樣本。數(shù)據(jù)均來自于wind資訊金融終端。

(二)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計性描述

表1和表2分別給出了“8．11”匯改前后每個變量收益率的描述性統(tǒng)計特征。由表1結果可以看出:匯改前，在均值上，每個市場對美元均處于升值階段，其中升值幅度最大的為 CNY1，最小的為CNY2;在標準差上，波動程度最大的是NDF，最小的為CNY1;在峰度與偏度上，除了 CNY1外具有左偏的特征，其余各變量均右偏，另外所有的收益率序列均有尖峰厚尾的特征，表明在匯改前人民幣匯率市場上出現(xiàn)極端事件的概率比正態(tài)性假設狀態(tài)下大;在J-B統(tǒng)計量上，各收益率序列均顯著拒絕是正態(tài)分布的原假設，即均不服從正態(tài)分布;對各收益率序列進行單位根檢驗的結果表明，各序列均不存在單位根，即各變量收益率均是平穩(wěn)的。

由表2的結果可以看出:匯改后，在均值上，每個市場均處于貶值階段，其中貶值幅度最大的為CNY1，最小的為CNH。在標準差上，每個變量的波動相比匯改前均增大，其中波動最大的仍舊為NDF，最小的為 CNY2。在偏度和峰度上，各收益率序列均為右偏，且均具有尖峰厚尾的特征，表明匯改后人民幣匯率市場上出現(xiàn)極端事件的概率仍舊比正態(tài)性假設狀態(tài)下大。在J-B值上，各收益率序列均顯著的拒絕原假設，即匯改后各收益率序列仍舊不服從正態(tài)分布;對各收益率序列進行單位根檢驗的結果表明，各序列依然不存在單位根，即各變量的收益率在匯改后依然是平穩(wěn)的。

表1 “8．11”匯改前各匯率收益率序列統(tǒng)計性描述表

表2 “8．11”匯改后各匯率收益率序列統(tǒng)計性描述表

(三)變量之間的格蘭杰因果檢驗

因為各個變量收益率序列在匯改前后均平穩(wěn)，所以可以直接用來進行格蘭杰因果檢驗。由于格蘭杰因果檢驗對不同的滯后階數(shù)反應不同，因此我們對匯改前后各組變量滯后1至7階分別進行格蘭杰因果檢驗，如表3所示，以分析各組變量兩兩之間的關系。下面對CNY1與離岸市場之間以及CNY2與離岸市場之間的格蘭杰因果檢驗進行分析。

表3 格蘭杰因果檢驗結果表

首先，檢驗CNY1與離岸市場之間的關系。對CNY1與CNH來說，CNH在匯改前不是CNY1的格蘭杰原因;而匯改前CNY1在5%的顯著性水平上，滯后1到3階是CNH的格蘭杰原因，說明CNY1的價格信息在滯后1天開始影響CNH市場當期價格變動，一直持續(xù)到滯后3天影響結束。匯改后，CNH均是CNY1的格蘭杰原因，并且在1%水平上顯著;而CNY1無論匯改與否均不是CNH的格蘭杰原因。對CNY1與NDF來說，匯改前，CNY1與NDF之間不存在相互的格蘭杰因果關系;匯改后，NDF是CNY1的格蘭杰原因，而CNY1不是NDF的格蘭杰原因。對CNY1與CNH以及CNY1與NDF之間進行格蘭杰因果檢驗的結果表明，在匯改后，CNH與NDF變量均變成了CNY1的格蘭杰原因，而CNY1不是以上兩個變量的格蘭杰原因，說明在“8．11”匯改后，央行放松了對人民幣中間價的管制，央行向市場轉讓了部分人民幣在岸匯率定價權，人民幣中間價受離岸市場影響變得更多，離岸市場開始對人民幣中間價具有一定的影響與預測作用。

其次，檢驗CNY2與離岸市場之間的關系。對CNY2與CNH來說，匯改前，CNH從第4階滯后期開始是CNY2的格蘭杰原因，且在5%的顯著性水平上顯著;但CNY2在匯改前是CNH的格蘭杰原因，且在1%的顯著性水平上顯著。匯改后，CNH不是CNY2的格蘭杰原因，但 CNY2是 CNH的格蘭杰原因，說明人民幣在岸即期市場收盤價引導香港離岸即期市場收盤價。對CNY2與 NDF來說，匯改前，NDF在5%顯著性水平上，只有在滯后第5階時才是CNY2的格蘭杰原因，其余各階均不是;而 CNY2在匯改前是 NDF的格蘭杰原因。匯改后，NDF在5%顯著性水平上，從滯后1到5階是CNY2的格蘭杰原因，說明匯改后NDF價格變動信息對CNY2的影響在滯后5天后結束，而 CNY2在匯改后不再是NDF的格蘭杰原因，說明匯改后離岸遠期的定價能力增強?？梢钥闯?，由于 NDF市場成立較早等原因，其對人民幣在岸市場仍舊有一定的定價影響力。在匯改前后，人民幣在岸即期市場收盤價均是香港離岸即期市場的格蘭杰原因，因此在岸即期市場表現(xiàn)出本土優(yōu)勢。

六、實證檢驗

(一)波動溢出效應檢驗——MVGARCH-BEKK模型

1．BEKK模型的檢驗。MVGARCH-BEKK(1，1)模型所估計的參數(shù)，可以有效反映 CNY1、CNY2、CNH以及NDF之間波動率的聚集性(ARCH效應)、波動的持久性(GARCH效應)以及各個市場兩兩之間的波動溢出效應，由于二元BEKK形式不用估計太多參數(shù)，具有較好的經(jīng)濟解釋意義，因此建立二元 MVGARCH-BEKK(1，1)模型。參考李曉峰和陳華的檢驗方法，在滯后12階情況下，分別對各BEKK模型的標準化殘差及其平方進行自相關檢驗［13］。Q(12)和Q2(12)的檢驗結果表明匯改前后均值模型的殘差序列(Q(12))沒有自相關，條件方差模型的殘差序列(Q2(12))沒有顯著的ARCH效應，因此說明本文建立的MVGARCH-BEKK模型是合理的，具體檢驗結果見表4。

表4 MVGARCH-BEKK模型檢驗結果表

2．模型的結果與分析。由于本文主要研究在岸與離岸市場兩兩之間的關系，所以只給出了MVGARCH-BEKK模型的兩個市場相互之間波動溢出效應的結果，下面主要從CNY1與離岸市場之間以及CNY2與離岸市場之間兩個方面對BEKK模型的結果進行分析，具體分別見表5與表6。

第一，CNY1與離岸市場之間的關系。CNY1與CNH之間，匯改前CNY1與CNH兩者相互之間關系均在1%水平顯著，即 CNY1與 CNH之間具有ARCH效應與 GARCH效應;匯改后，CNY1對CNH兩個效應仍在1%水平顯著，而CNH對CNY1只存在GARCH效應，但顯著水平下降，說明匯改并沒有改變CNY1對CNH的波動集聚性與持續(xù)性，而CNH對CNY1的作用因為匯改而減少。CNY1與CNH之間的 Wald檢驗的結果為:匯改前，三個假設均在1%的顯著性水平上拒絕原假設，即匯改前兩個市場之間存在相互的波動溢出效應，說明CNY1與CNH之間信息是雙向傳導的;匯改后，前兩個假設在1%的顯著性水平上仍顯著，但假設三變得不再顯著，表明匯改后信息更多的是從 CNY1市場流向 CNH市場。

CNY1與 NDF之間的關系。匯改前 NDF對CNY1在1%水平上具有顯著的ARCH效應，但GARCH效應的顯著性并不高;匯改后，CNY1對NDF的GARCH效應在1%水平上顯著，說明匯改使CNY1對 NDF的作用增強，但 NDF對 CNY1的兩個效應均變得不再顯著。CNY1與NDF之間的Wald檢驗結果為:匯改前，假設1在10%水平上拒絕原假設，說明兩者之間存在一定的雙向波動溢出效應。假設2不顯著。假設3在5%水平上顯著，說明匯改前只存在 NDF向 CNY1單向波動溢出效應，信息更多的是從NDF流向CNY1;匯改后，假設1和2均分別在10%與5%的水平上拒絕原假設，假設3不能拒絕原假設，即存在兩者之間相互的波動溢出效應，說明匯改后信息更多的是從CNY1流向 NDF。由 CNY1與 CNH以及 CNY1與NDF之間的波動溢出效應以及Wald檢驗結果，說明匯改增強了人民幣中間價對于離岸市場的“風向標”作用，離岸市場開始對人民幣中間價的波動產(chǎn)生反應，同時離岸市場對于在岸市場的影響開始減弱。

表5 波動溢出效應結果表

注:＊＊＊、＊＊、*分別表示在1%、5%、10%的顯著性水平上顯著;括號內為P值。下同。

表6 Wald檢驗結果表

第二，CNY2與離岸市場之間的關系。CNY2與CNH之間，匯改前，CNH對CNY2在1%水平上具有顯著的ARCH與GARCH效應，CNY2對CNH在1%水平上具有顯著的 GARCH效應;匯改后，CNY2對CNH的ARCH效應與GARCH效應均變得更顯著，但GARCH效應的顯著性水平略有下降，CNH對CNY2的兩個效應仍在1%的水平上顯著，說明匯改后，CNY2與CNH之間不再只具有持續(xù)性，波動集聚性與持續(xù)性開始同時存在。CNY2與CNH之間的Wald檢驗結果為:匯改前，三個假設結果均在1%的水平上拒絕原假設，即兩者之間存在相互的波動溢出效應，說明信息是雙向傳導的;匯改后，仍舊在1%的水平上拒絕3個原假設，說明匯改后，兩者之間仍舊存在相互的波動溢出效應，并且信息依然是雙向傳導的。

CNY2與 NDF之間的關系。匯改前 CNY2與NDF相互之間在1%水平上具有顯著的GARCH效應，兩者之間的ARCH效應不顯著;匯改后，NDF對CNY2存在1%的水平上顯著的ARCH效應，CNY2對NDF的ARCH效應與GARCH效應均存在，且顯著性水平分別為1%與5%，GARCH效應的顯著性略有下降，說明匯改后CNY2對NDF的波聚性與持續(xù)性均存在，只是持續(xù)性相對匯改前減弱，但是NDF只存在對 CNY2的波聚性。CNY2與 NDF的Wald檢驗結果表明:匯改前，三個假設結果均拒絕原假設，即CNY2與NDF之間存在相互的波動溢出效應，信息在兩個市場之間是相互傳導的;匯改后，結果不變，說明無論匯改與否，信息在兩者之間均是相互的。CNY2與 CNH以及 CNY2與 NDF之間的波動溢出效應結果以及Wald檢驗結果說明:人民幣離岸遠期市場相對離岸即期市場來說，建立的時間較長，市場體系相對比較成熟。因此，人民幣離岸遠期市場相對離岸即期市場對于人民幣在岸市場的影響更強，其波動變化對于在岸市場仍然具有重要的信息傳遞作用，人民幣在岸即期市場對于離岸市場的“風向標”作用依然較強。

(二)時變相關性檢驗——DCC-MVGARCH模型

對DCC建模主要分為兩步:第一步對每個變量進行GARCH模型估計，第二步利用參數(shù)標準誤將前一步所估計的收益殘差進行標準化來對動態(tài)條件相關系數(shù)模型的參數(shù)進行估計。

1．對單變量進行GARCH模型建模。對單變量進行GARCH模型建模，需要滿足平穩(wěn)、不存在自相關以及存在異方差三個條件。根據(jù)前面的ADF檢驗，變量均是平穩(wěn)的，對變量進行Q檢驗的結果表明P值均較大，說明不存在自相關性，最后對變量進行ARCH效應檢驗結果為顯著的拒絕原假設，說明存在顯著的異方差性，因此可以對單變量進行GARCH模型建模，結果如表7所示。由表7可知，各變量的單變量GARCH模型均顯著，因此建立的GARCH模型是合理的。根據(jù)GARCH模型的結果，得到標準化殘差，進而對動態(tài)條件相關系數(shù)模型的參數(shù)以及動態(tài)相關系數(shù)進行估計。

表7 單變量GARCH模型參數(shù)表

2．對 DCC模型參數(shù)估計。利用 GARCH模型的標準化殘差進行動態(tài)相關系數(shù)模型的估計，結果如表8所示。由表8可知，α+β＜1，滿足 DCC模型的約束條件，因此建立模型是合理的。α與β系數(shù)均在1%的顯著性水平下顯著，且β系數(shù)值接近于1，說明滯后1期的標準殘差對本期條件相關系數(shù)有影響，且具有很強的波動持續(xù)性。

表8 DCC模型參數(shù)估計結果表

3．DCC模型動態(tài)相關系數(shù)描述性統(tǒng)計與動態(tài)相關系數(shù)圖。利用動態(tài)相關系數(shù)，對模型的總體相關性進行描述，進而從總體上把握人民幣離岸與在岸市場之間的相關關系，結果見表9。

表9 DCC模型的動態(tài)相關系數(shù)描述表

由表9動態(tài)系數(shù)的均值可知，CNY1與各離岸市場之間動態(tài)相關系數(shù)的均值，無論匯改與否，均大于CNY2與各離岸市場之間的動態(tài)相關系數(shù)，說明CNY1與各離岸市場之間的相關性大于CNY2與各離岸市場之間的相關性;匯改后，對于CNH與在岸市場而言，CNY1與CNH的動態(tài)相關系數(shù)相對匯改前有所增加，CNY2與CNH的相關系數(shù)相對匯改前減小。對于 NDF與在岸市場而言，CNY2和 CNY1對NDF的動態(tài)相關系數(shù)均較匯改前有所減小，但CNY1與NDF的相關系數(shù)減小的幅度很小。表明匯改除了使CNY1與CNH之間的相關性增加外，其余在岸市場與離岸市場的相關性均減小，說明匯改對于中間價的改革，在一定程度上增加了人民幣中間價的市場化程度，人民幣中間價與香港離岸市場都是根據(jù)市場規(guī)律進行波動，關聯(lián)性增加，對于無本金交割遠期市場而言，原本是基于境外投資者對人民幣風險管理與對沖需要而出現(xiàn)的。近年來由于經(jīng)歷了幾次匯改，再加上香港離岸即期市場的快速發(fā)展以及離岸市場對沖工具的選擇越來越多樣化，人民幣無本金交割遠期市場逐步趨于邊緣化，匯改進一步減少了其與在岸市場之間的關聯(lián)性。由動態(tài)相關系數(shù)的標準差可知，匯改后，各離岸市場與在岸市場之間的標準差均增加，說明匯改使人民幣離岸與在岸市場之間關聯(lián)性波動更加劇烈，時變性增加。為了更加直觀地觀察兩個市場之間的動態(tài)相關性，對動態(tài)相關系數(shù)做相關系數(shù)圖，見圖2。

圖2 動態(tài)系數(shù)相關圖

由圖2可知，從總體上看，CNY1與各離岸市場之間的相關性大于CNY2與各離岸市場之間的相關性，并且離岸與在岸市場之間動態(tài)相關性大小依次為:CNY1與CNH之間，CNY1與NDF之間，CNY2與CNH之間，CNY2與 NDF之間。在“8．11”匯改當天，人民幣離岸與在岸市場之間動態(tài)相關性變動最為明顯，說明市場此時對于匯率改革的反應較為劇烈，尤其對于人民幣匯率中間價而言;并且，匯改后與匯改前相比，匯改后動態(tài)相關系數(shù)波動更加明顯，說明匯改使離岸與在岸市場之間時變性增強，進而說明信息傳遞以及市場參與者的反應相較匯改前更快。

七、結論與政策建議

(一)結論

本文基于格蘭杰因果檢驗與DCC-MVGARCHBEKK模型，對“8．11”匯改前后人民幣匯率中間價、人民幣在岸匯率即期、離岸匯率即期以及離岸遠期匯率之間的關系進行了分析，研究結論如下:

第一，格蘭杰因果檢驗結果表明，匯改使離岸市場匯率對在岸人民幣匯率中間價的引導作用增強，但是減弱了人民幣匯率中間價對離岸匯率市場的引導作用，表現(xiàn)為匯改后，人民幣中間價不再是離岸市場的格蘭杰原因，而離岸匯率在匯改后是人民幣中間價的格蘭杰原因;無論匯改前后，人民幣在岸即期市場收盤價均是香港離岸即期市場的格蘭杰原因，因此在岸即期市場表現(xiàn)出本土優(yōu)勢。離岸即期市場在匯改后對于在岸即期市場的引導作用減弱，而無本金交割遠期市場對于在岸即期市場的引導作用因為匯改而增加，說明無本金交割遠期市場，由于建立時間較長，市場機制比較成熟，對于在岸市場仍舊具有一定導向作用。

第二，波動溢出效應的分析結果表明，匯改增加了在岸人民幣對離岸市場的波動溢出效應，減少了離岸即期市場對于在岸市場的波動溢出效應，而無本金交割遠期市場對于人民幣在岸市場仍然具有一定的波動溢出效應。

第三，由時變相關性的分析結果表明，匯改后，人民幣在岸匯率與離岸匯率之間相關性變動的持續(xù)性和時變性均較匯改前增強;匯改增強了人民幣中間價與離岸即期市場之間的相關性，同時匯改也使人民幣離岸與在岸市場之間的時變性增強。

綜上所述，“8．11”匯改對于在岸市場人民幣中間價與離岸市場之間的關系影響較大，也使人民幣中間價更加容易受到市場的影響，但對人民幣即期市場收盤價與離岸市場之間關系的影響較小，主要是由于匯改對中間價報價機制進行了改革，即參考上一日銀行間外匯市場收盤匯率，向中國外匯交易中心提供中間價報價。這次匯改使市場供求規(guī)律對人民幣中間價的影響加大，政府開始放松干預，人民幣中間價的獨立性變弱，因此相對市場機制更成熟的離岸市場而言，人民幣中間價更容易受到市場波動的影響。但從市場影響力方面來看，人民幣在岸市場并沒有失去本土優(yōu)勢，對于離岸市場價格表現(xiàn)出一定的引導作用。另外，匯改使人民幣在岸市場的波動對離岸市場產(chǎn)生一定的“風向標”作用，即離岸市場波動的變化隨著人民幣在岸市場波動的變化而變化，并且離岸與在岸市場之間的時變性增強，進而導致投資者對于市場變化的反應更迅速，從而使市場之間波動傳導更快。

(二)政策建議

根據(jù)本文研究結論提出以下政策建議:

第一，進一步放開資本賬戶管制并保持匯率穩(wěn)定。資本賬戶開放程度對離岸市場有一定影響，在一個資本流動完全自由的國家，資本的跨境流動沒有阻力，如果離岸與在岸之間匯率一旦出現(xiàn)價差，投機者便會迅速做出反應，最終燙平兩個市場之間的價差。對于資本流動完全不開放的國家，則不存在跨境資本流動，因此也不存在價差。中國介于資本流動完全開放與不開放之間，因此一直存在資本賬戶的套匯機制。研究表明，隨著有效匯率彈性的增大，穩(wěn)定外匯市場的作用將會逐漸提升［14］。因此，進一步放開資本賬戶管制，減少匯率干預，并且使匯率更加穩(wěn)定且富有彈性，有利于資本更加自由進出，減少離岸與在岸兩個市場之間的匯差，規(guī)避匯率波動與國際資本流動異常變化給中國經(jīng)濟帶來的風險。

第二，加強對人民幣離岸市場以及在岸人民幣中間價的監(jiān)控。香港人民幣離岸市場建立的時間雖然相比無本金交割遠期匯率市場較晚，但其對人民幣在岸市場產(chǎn)生的影響越來越大。無本金交割遠期匯率市場由于建立較早，體系比較完善，對人民幣在岸市場的影響依然存在且較大。人民幣離岸市場相比在岸市場，市場化程度高，受市場影響較大，受國際政治經(jīng)濟形勢變化沖擊的可能性較大。人民幣中間價雖然目前仍然受到央行一定程度的干預，但是其市場化程度越來越高，開始逐漸對離岸市場產(chǎn)生影響，因此央行應及時關注人民幣離岸市場與在岸人民幣匯率中間價變化，可以降低風險并有利于在岸與離岸市場的穩(wěn)定發(fā)展。

第三，推進離岸與在岸市場之間的信息流通與協(xié)同發(fā)展。鼓勵境內外投資機構積極參與兩地的外匯市場，互通信息，使信息傳導更加有效，方便央行更加快速地發(fā)現(xiàn)并預防風險。離岸市場的發(fā)展雖然有利于在岸市場的進一步開放，但其發(fā)展也給在岸市場帶來某些風險，比如投機者進行套匯活動，由于離岸與在岸市場為兩個體系，匯率之間存在一定的價差，并且一時無法消除，因此給投機者提供了很大的套匯空間。離岸市場與在岸市場如果不能協(xié)同發(fā)展與對接，不僅會給央行增加貨幣管理的成本，而且也可能為國際資本沖擊對在岸人民幣匯率提供便利條件。